神经网络中的LSTM结构详解
长短时记忆神经网络模型(LSTM)简介
5.1.1 LSTM模型概述长短时记忆网络是一种深度学习方法，目前是机器学习领域中应用最广泛的模型，并在科技领域有了众多应用。
在2015年，谷歌通过LSTM模型大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力，之后谷歌使用LSTM 的范围更加广泛，它可以自动回复电子邮件，生成图像字幕，同时显著地提高了谷歌翻译的质量；苹果的iPhone 也在QucikType和Siri中使用了LSTM；微软不仅将LSTM用于语音识别，还将这一技术用于虚拟对话形象生成和编写程序代码等等[56]。
LSTM算法全称为Long short-term memory，最早由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出[57]，是一种特定形式的循环神经网络（RNN，Recurrent neural network，），而循环神经网络是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。
RNN在处理时间序列上距离较远的节点时会发生梯度膨胀和梯度消失的问题，为了解决RNN的这个问题，研究人员提出基于门限的RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中应用最广泛的一种，LSTM通过增加输入门（Input Gate），输出门（Ouput Gate）和遗忘门（Forget Gate），使得神经网络的权重能够自我更新，在网络模型参数固定的情况下，不同时刻的权重尺度可以动态改变，从而能够避免梯度消失或者梯度膨胀的问题。
LSTM的结构中每个时刻的隐层包含了多个记忆单元（Memory Blocks），每个单元（Block）包含了多个记忆细胞（Memory Cell），每个记忆细胞包含一个细胞（Cell）和三个门（Gate）[58]，一个基础的LSTM结构示例如图5- 1所示：图5- 1 LSTM的基础结构[58]一个记忆细胞只能产出一个标量值，一个记忆单元能产出一个向量。
LSTM的算法包括两个部分：1. LSTM的前向传播（Forward Pass），用于解决已知LSTM输入如何得到输出的问题；2. LSTM的反向传播（Backward Pass），用于更新LSTM中每个权重的梯度，解决LSTM 的训练问题。
lstm结构和公式
lstm结构和公式LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）结构，它专门用来处理序列数据中长期依赖的问题。
相比于传统的RNN，LSTM利用了一种称为“门控机制”的方法来控制信息的流动，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
LSTM的结构包含以下几个关键的组件和公式：1. 输入门（Input Gate）：用于控制cell state的更新- 公式1：$i_t = \sigma(W_{xi}x_t + W_{hi}h_{t-1} +W_{ci}c_{t-1} + b_i)$其中，$i_t$表示输入门的输出，$\sigma$表示sigmoid函数，$x_t$表示当前时间步的输入，$h_{t-1}$表示上一时间步的隐藏状态，$c_{t-1}$表示上一时间步的cell state，$W_{xi}$、$W_{hi}$、$W_{ci}$为输入门的权重参数，$b_i$为输入门的偏置参数。
2. 遗忘门（Forget Gate）：用于决定哪些信息需要被遗忘- 公式2：$f_t = \sigma(W_{xf}x_t + W_{hf}h_{t-1} +W_{cf}c_{t-1} + b_f)$其中，$f_t$表示遗忘门的输出，$\sigma$表示sigmoid函数，$x_t$表示当前时间步的输入，$h_{t-1}$表示上一时间步的隐藏状态，$c_{t-1}$表示上一时间步的cell state，$W_{xf}$、$W_{hf}$、$W_{cf}$为遗忘门的权重参数，$b_f$为遗忘门的偏置参数。
3. 输出门（Output Gate）：用于控制输出- 公式3：$o_t = \sigma(W_{xo}x_t + W_{ho}h_{t-1} +W_{co}c_{t} + b_o)$其中，$o_t$表示输出门的输出，$\sigma$表示sigmoid函数，$x_t$表示当前时间步的输入，$h_{t-1}$表示上一时间步的隐藏状态，$c_{t}$表示当前时间步的cell state，$W_{xo}$、$W_{ho}$、$W_{co}$为输出门的权重参数，$b_o$为输出门的偏置参数。
神经网络长短期记忆(LSTM)简介
0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。
相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。
比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。
1. 普通RNN先简单介绍一下一般的RNN。
其主要形式如下图所示：这里：x为当前状态下数据的输入，h表示接收到的上一个节点的输入。
y为当前节点状态下的输出，而h/为传递到下一个节点的输出。
通过上图的公式可以看到，输出h'与x和h的值都相关。
而y则常常使用h'投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。
对这里的y如何通过h'计算得到往往看具体模型的使用方式。
通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN。
2. LSTM2.1 什么是LSTM长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
LSTM结构（图右）和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。
相比RNN只有一个传递状态h t，LSTM有两个传输状态，一个c t（cell state），和一个h t（hidden state）。
（Tips：RNN中的h t对于LSTM中的c t）其中对于传递下去的c t改变得很慢，通常输出的c t是上一个状态传过来的c t-1加上一些数值。
而h t则在不同节点下往往会有很大的区别。
2.2 深入LSTM结构下面具体对LSTM的内部结构来进行剖析。
首先使用LSTM的当前输入x t和上一个状态传递下来的h t-1拼接训练得到四个状态。
其中，z f，z i，z o是由拼接向量乘以权重矩阵之后，再通过一个sigmoid激活函数转换成0到1之间的数值，来作为一种门控状态。
lstm的基本结构
LSTM（长短期记忆）是一种特殊的递归神经网络（RNN），其基本结构包括以下三个部分：
1. 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门用于决定哪些信息需要被遗忘。
当输入新的信息时，如果模型需要遗忘旧的信息，就会通过遗忘门来完成。
遗忘门会读取前一时刻的细胞状态和当前时刻的输入，然后通过sigmoid函数将其映射到0到1之间的数值。
这个数值将决定是否保留前一时刻的细胞状态信息。
2. 输入门（Input Gate）：输入门用于确定哪些新的信息被保留在细胞状态中。
输入门包括两部分，一部分是由sigmoid组成的“输入门”，用于控制当前输入数据流入记忆单元的程度；另一部分是通过一个tanh层产生当前时刻的候选细胞状态，这个值将由输入门决定添加到细胞状态中的程度。
3. 输出门（Output Gate）：输出门用于控制记忆单元对当前输出的影响。
输出门也包括两部分操作：第一部分是由sigmoid组成的“输出门”，用于产生介于0到1之间的控制信号；第二部分是将最终产生的输出信息与控制信号相乘，得到最终的输出值。
以上是LSTM的基本结构，通过这种结构，LSTM可以避免梯度消失和梯度爆炸的问题，同时能够处理长期依赖问题。
神经网络中的LSTM层介绍及应用
神经网络中的LSTM层介绍及应用神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的数学模型，它通过大量的神经元相互连接，实现对输入数据的学习和预测。
其中，LSTM（Long Short-Term Memory）层作为一种特殊的循环神经网络层，具有记忆能力和长期依赖处理能力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
LSTM层的结构和传统的循环神经网络相比，引入了三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门。
这些门控单元通过学习参数来控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的建模。
输入门决定了当前时刻的输入信息是否被纳入记忆单元，遗忘门决定了上一时刻的记忆是否被保留，输出门则决定了当前时刻的输出信息。
LSTM层的应用非常广泛。
在自然语言处理领域，LSTM层可以用于语言模型的建立和文本生成。
通过学习大量的语言数据，LSTM层可以捕捉到词语之间的上下文关系，从而生成具有连贯性和语义合理性的文本。
在机器翻译中，LSTM层可以将源语言的句子映射到目标语言的句子，实现自动翻译的功能。
此外，LSTM层还可以应用于语音识别任务。
语音信号是一种时间序列数据，具有时序性和长期依赖性。
传统的循环神经网络在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而LSTM层通过引入门控机制，可以有效地解决这些问题。
因此，LSTM层在语音识别中被广泛应用，可以将输入的语音信号转化为文字。
除了自然语言处理和语音识别，LSTM层还可以应用于时间序列预测任务。
时间序列数据具有时序性和相关性，传统的神经网络往往无法捕捉到这些特征。
而LSTM层通过记忆单元的存储和更新，可以有效地建模时间序列数据的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
例如，LSTM层可以用于股票价格预测、天气预测等任务。
总结起来，LSTM层作为一种特殊的循环神经网络层，具有记忆能力和长期依赖处理能力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译和时间序列预测等领域。
通过引入门控机制，LSTM层可以有效地解决传统循环神经网络在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
循环神经网络中的lstm大概是什么意思？
同样，如果场景是⼀个超市，有⼈⼿拿培根，应该被标记为购物，⽽不是做饭。
我们想做的事情，是让模型追踪世界的状态。
1. 看到每个图像后，模型输出⼀个标签，并更新其对世界的知识。
例如，模型能学会⾃动发现和追踪信息，例如位置、时间和电影进度等。
重要的是，模型应该能⾃动发现有⽤的信息。
2. 对于给定的新图像，模型应该融合收集⽽来的知识，从⽽更好的⼯作。
这样就成了⼀个循环神经⽹络RNN。
除了简单的接收⼀张图⽚返回⼀个活动标记之外，RNN会通过给信息分配不同的权重，从⽽在内部保留了对世界的记忆，以便更好的执⾏分类任务。
RNN的数学原理如图所⽰：通过LSTM实现长期记忆模型如何更新对世界的认知？到⽬前为⽌，还没有任何规则限制，所以模型的认知可能⾮常混乱。
这⼀帧模型认为⼈物⾝处美国，下⼀帧如果出现了寿司，模型可能认为⼈物⾝处⽇本……这种混乱的背后，是信息的快速变换和消失，模型难以保持长期记忆。
所以我们需要让⽹络学习如何更新信息。
⽅法如下：1. 增加遗忘机制。
例如当⼀个场景结束是，模型应该重置场景的相关信息，例如位置、时间等。
⽽⼀个⾓⾊死亡，模型也应该记住这⼀点。
所以，我们希望模型学会⼀个独⽴的忘记/记忆机制，当有新的输⼊时，模型应该知道哪些信息应该丢掉。
2. 增加保存机制。
当模型看到⼀副新图的时候，需要学会其中是否有值得使⽤和保存的信息。
3. 所以当有⼀个新的输⼊时，模型⾸先忘掉哪些⽤不上的长期记忆信息，然后学习新输⼊有什么值得使⽤的信息，然后存⼊长期记忆中。
4. 把长期记忆聚焦到⼯作记忆中。
最后，模型需要学会长期记忆的哪些部分⽴即能派上⽤场。
不要⼀直使⽤完整的长期记忆，⽽要知道哪些部分是重点。
这样就成了⼀个长短期记忆⽹络（LSTM）。
RNN会以相当不受控制的⽅式在每个时间步长内重写⾃⼰的记忆。
⽽LSTM则会以⾮常精确的⽅式改变记忆，应⽤专门的学习机制来记住、更新、聚焦于信息。
这有助于在更长的时期内跟踪信息。
LSTM的数学原理如图所⽰：卡⽐兽△ 神奇宝贝中的卡⽐兽我们不妨拿《神奇宝贝》中的卡⽐兽对⽐下不同类别的神经⽹络。
深度学习技术中的长短时记忆网络变体详解
深度学习技术中的长短时记忆网络变体详解深度学习技术已经在各个领域取得了显著的进展，其中一种常见的神经网络结构是长短时记忆网络（LSTM）。
LSTM通过引入门控机制，解决了传统循环神经网络难以解决的长期依赖问题。
然而，随着对LSTM的研究深入，人们也提出了许多LSTM的变体模型，以进一步提升其性能。
本文将详细介绍几种常见的LSTM变体。
1. 双向LSTM（Bidirectional LSTM）双向LSTM是指在时间序列上同时运行两个LSTM网络，一个正向遍历序列，另一个逆向遍历序列。
这种结构使得网络可以同时获取过去和未来的上下文信息，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。
双向LSTM常被应用于语音识别、自然语言处理等任务中。
2. 栈式LSTM（Stacked LSTM）栈式LSTM是指将多个LSTM层堆叠在一起形成深度结构的网络。
每一层的LSTM单元都会接收上一层的隐藏状态作为输入，从而使得网络可以学习到更复杂的时间依赖关系。
栈式LSTM通常具有更强的表达能力，但也更加复杂，需要更多的计算资源。
3. 残差LSTM（Residual LSTM）残差LSTM是在每个LSTM层之间引入残差连接的一种变体。
残差连接允许网络直接跳过某些层，将前一层的输出与后一层的输入相加，从而使信息能够更快地传递，减缓梯度消失问题的发生。
残差LSTM常被用于处理长序列数据，如时间序列预测和机器翻译等任务。
4. 深度监督LSTM（Deep Supervised LSTM）深度监督LSTM是在每个LSTM层之间添加一个监督信息的一种变体。
通过在每个层输出时添加监督信号，可以强制每个层都学习到有用的特征表示，从而更好地优化整个网络。
深度监督LSTM可以提高训练效率和模型性能，并且在语音识别和图像分类等任务中取得了一定的突破。
5. 多层注意力LSTM（Multi-layer Attention LSTM）多层注意力LSTM是一种结合了注意力机制的LSTM变体。
LSTM网络结构简述
LSTM网络结构简述LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变种，专门用于处理和预测时间序列数据。
相比于传统的RNN，LSTM在记忆长期依赖关系方面更加有效。
LSTM网络结构由一系列的LSTM单元（cell）组成，每个单元都有自己的状态，包括一个隐藏状态（cell state）和一个输出状态（output state）。
LSTM的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。
在每一个时间步，LSTM接收一个输入向量（input vector）和前一个时间步的隐藏状态，通过输入门控制是否将输入记忆到隐藏状态中，通过遗忘门控制是否保留前一个时间步的隐藏状态中的信息，通过输出门生成当前时间步的输出。
这种门控机制使得LSTM能够自动选择是否忽略一些信息和记住一些信息。
以下是LSTM单元的具体运算过程：1. 输入门（input gate）：计算当前时间步输入的重要性。
首先，使用sigmoid激活函数将当前时间步输入和前一个时间步的隐藏状态进行联合计算，并产生一个介于0和1之间的“输入控制门”，表示保留或丢弃输入信息的程度。
然后，将这个门与当前时间步的输入向量相乘，得到当前时间步的记忆候选（candidate）。
2. 遗忘门（forget gate）：计算是否保留前一个时间步隐藏状态中的信息。
同样，使用sigmoid激活函数将前一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入进行联合计算，并产生一个介于0和1之间的“遗忘控制门”，表示保留或丢弃前一个时间步隐藏状态的程度。
3. 更新隐藏状态（update hidden state）：将输入门得到的记忆候选和遗忘门得到的前一个时间步隐藏状态进行按元素相加的操作，得到更新后的隐藏状态。
4. 输出门（output gate）：计算当前时间步的输出。
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神经网络中的LSTM结构详解
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，其应用广泛，包括图像识别、
自然语言处理等。
而LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的神经网络结构，它在处理序列数据时具有出色的性能。
本文将详细解析LSTM结构的原理和
应用。
一、神经网络简介
神经网络是由多个神经元组成的网络，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行处理，最终输出一个结果。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的学习和模式识别。
二、LSTM结构的原理
LSTM是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，它通
过引入门控机制，解决了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM结构由输入门、遗忘门、输出门和记忆单元组成。
输入门控制着输入信息的更新，它根据当前输入和上一时刻的隐藏状态来决定
是否更新记忆单元的值。
遗忘门控制着遗忘信息的更新，它根据当前输入和上一时刻的隐藏状态来决定是否遗忘记忆单元的值。
输出门控制着输出信息的更新，它根据当前输入和上一时刻的隐藏状态来决定是否输出记忆单元的值。
记忆单元是LSTM结构的核心，它用于存储和传递信息。
记忆单元通过输入门和遗忘门来控制信息的更新和遗忘，通过输出门来控制信息的输出。
记忆单元的值在每个时间步都会被更新，从而实现对长期依赖关系的建模。
三、LSTM结构的应用
LSTM结构在自然语言处理领域有广泛的应用。
例如，机器翻译任务中，
LSTM可以将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，然后将其解码成目标语
言句子。
在文本分类任务中，LSTM可以对输入文本进行建模，从而实现对文本的
分类。
此外，LSTM还可以应用于语音识别、情感分析等任务。
LSTM结构还可以应用于时间序列预测任务。
例如，股票价格预测中，LSTM
可以根据历史股票价格数据来预测未来的股票价格走势。
在气象预测中，LSTM可
以根据历史气象数据来预测未来的天气情况。
LSTM通过对序列数据的建模，捕捉
到了序列中的长期依赖关系，从而提高了预测的准确性。
四、LSTM结构的发展
LSTM结构在过去几年中得到了广泛的研究和应用，也出现了一些改进版本。
例如，带有注意力机制的LSTM（Attention LSTM）可以进一步提高序列建模的效果。
另外，双向LSTM（Bidirectional LSTM）结构可以同时考虑过去和未来的上
下文信息，从而提高了序列任务的性能。
此外，LSTM结构还可以与其他神经网络结构进行组合，形成更复杂的模型。
例如，LSTM可以与卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结合，
用于图像描述生成任务。
LSTM还可以与生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）结合，用于图像生成任务。
五、结语
LSTM结构是一种在序列数据处理中非常重要的神经网络结构，它通过引入门
控机制，解决了传统RNN的梯度问题。
LSTM结构在自然语言处理、时间序列预
测等领域有广泛的应用，并且不断得到改进和扩展。
随着神经网络技术的不断发展，LSTM结构将在更多领域发挥其优势，为人工智能的发展做出更大贡献。